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高解析中心式數位脈波寬度調變器設計

科技日新月異，全球電子商業隨著手機科技進步不斷蓬勃發展。現今通話的清晰度越來越要求，手機中的極發射器就需要更好的效能。因此極發射器中的E類功率放大器的控制電路「中心式數位脈波寬度調變器」漸漸需要提供高頻率、高精準度的脈波輸出。為了實現中心式數位脈波寬度調變器，本論文提出以相位產生電路先產生64組相位，再用相位組合電路組合出總共最多512種相位，最後經過邏輯閘產生PWM訊號。相位產生電路由延遲鎖定迴路與相分割電路(phase slicer circuit)作為基礎產生相位，相位組合電路由分段式複製延遲線、多工器和數位控制組成，以精準的產生所需要的脈波寬度並能抵抗製程、電壓、溫度變異。 本論文第一部分使用TSMC 90nm CMOS製程實作六位元中心式數位脈波寬度調變器，並具有相差180°雙相位輸出操作頻率為150MHz。最小脈波寬度為104ps且最後模擬結果為150MHz INL落在0.12 ~ -0.15 LSB之間，DNL落在0.16 ~ -0.1 LSB之間，FOM為1.15 pJ/bit。第二部分使用TSMC 90nm CMOS製程實作九位元中心式數位脈波寬度調變器，並具有相差180°雙相位輸出30MHz。最小脈波寬度¬為65ps且最後量測結果為30MHz INL落在±0.43 LSB之間，DNL落在±0.45 LSB之間，FOM為1.6 pJ/bit。

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具適應性負載暫態響應提升技術的電流模式降壓型轉換器之設計與實現

隨著製程的演進，信號擺幅以及供應電壓持續的降低。因此，今日的電壓調節器必需在負載變動時能做出快速的反應並且維持穩定的輸出電壓。傳統的電流模式降壓型轉換器，由於頻寬上的限制無法擁有快速的暫態響應。在本論文中我們提出兩個新的架構來改善這個問題。 在切換式轉換器中，由於電感的限制電流無法立即改變，因此有文獻提出使用輸出電流泵的方式，在暫態時來補償電感電流與輸出電流的落差。然而這個架構無法直接適用於電流模式降壓型轉換器上。在第一顆晶片中，我們針對這個架構進行修正，提出適應性雙電流泵的方式。由於輸出電流泵會影響到原本迴路的運作，我們使用另一電流泵去彌補這個方式對於補償電路上的影響。這個架構被實現於TSMC 0.35μm CMOS製程。量測結果顯示暫態響應的回復時間約為2.8~4 μs。相較於傳統架構而言，回復時間被減少了約75%。另外，在輸出電流介於120~600 mA間，轉換效率皆大於82 %；與傳統架構相比，這個架構所造成的效率衰減皆小於0.3%。 在第二顆晶片中，我們使用動態調整補償電路電壓的方式。在電流模式控制中，補償電容上的電壓需要隨不同負載而有所變動。因此，藉由將電感電流的資訊加到補償電路的輸出上，使得當不同負載時補償電容所需的電壓變動量較傳統架構減少，藉此來達到較快的反應速度。這個架構被實現於TSMC 0.25μm CMOS製程。佈局後模擬顯示其暫態響應的回復時間約為3~6 μs。而實現這個架構所需要增加的面積約為57.5k μm2，遠較前一個架構所需要增加的面積小(333k μm2)。另外，在輸出電流介於100~500 mA間，轉換效率皆大於90%；與傳統架構相比，這個架構所造成的效率衰減皆小於0.4%。

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高動態範圍光場相機與其內建資料處理器設計

近年來，各種取得四維光場資料的方法，在計算攝影學領域被提出。對這些資料做處理，可以在拍攝後，事後決定對焦的位置；或者是由四維資料直接做出場景的深度圖。我們發現在針孔陣列遮罩光場相機上，若改變針孔孔徑，可使進光量改變。因此該相機可以視作許多部小相機的組合，所以我們可以對每部相機設定不同曝光程度，以這些拍攝結果組合出高動態範圍影像。 在本篇論文中，我們設計出具有四種孔徑大小的針孔陣列遮罩，光線經過不同孔徑的針孔，就相當於不同曝光程度的相片。在一次快門時間就得到四維光場資料，而且不須校正影像間的相對位移，直接組合出高動態範圍影像。傳統作法上，不能以單一部相機只拍攝一次就得到。 由於處理原始光場資料至高動態範圍影像，需經許多計算，我們提出一個高動態範圍光場相機資料處理器，處理時可同時進行數位變焦，決定對焦在何處，並於0.3秒內得到高動態範圍結果，讓相機使用者能迅速獲得相片。以TSMC 90 nm實現，晶片尺寸為1.447 〖mm〗^2，操作頻率為100 MHz時功率消耗為: 121.9 mW。

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對多物件去模糊之立體視覺演算法與硬體設計

在影像去模糊處理的研究中，如果模糊核具有平移不變性和均勻的狀況下，空間域的去模糊技術通常是一個有效的方法。然而，由於遮蔽和非剛性的扭曲，使得運動模糊往往是不具有平移不變性而且不均勻的。在這篇論文裡，我們提出了利用時域點分布函數對多物體與模糊核在空間域中不具平移不變性的場景進行去模糊的方法。透過控制相機的曝光時間使時域點分布函數具有平移不變性是本論文一個重要的優勢。 在我們的方法中，利用立體相機，可以得到不同曝光時間拍出的左圖與右圖。我們先利用左右圖產生出一個粗略的深度圖，再利用深度資訊進行去模糊。因為這些圖片是同時被拍攝的，兩張圖之間不會有延遲，所以真實景物的細節是可以被還原出來而不需要有關於景物的預先知識。此外，大多數的相機為避免模糊選擇了短曝光時間，在此情況下很難取得完整的色彩資訊，但是我們的方法能透過套用原圖的真實色彩而不會失去色彩資訊。 在本篇論文中實作了深度估算電路和去模糊電路的硬體，能夠在22毫秒內完成影像大小為 的去模糊運算，達到即時(Real -time)處理的標準。我們使用TSMC 90nm製程，深度估算電路與去模糊電路之面積分別為5.5 μm2和0.6 μm2，操作時脈為100 MHz。

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全新基因序列組裝平行演算法與硬體架構設計

全新基因序列組裝的結果在基因定序計畫中扮演著一個非常重要的角色，由於定序資料非常龐大，因此其過程必須耗費大量的時間。如何去減少運算所需的時間一直都是個很重要的議題。全新基因序列組裝的流程可再細分為前置過濾以及序列組裝兩部份。前置過濾主要負責將品質較差的序列根據不同的過濾條件濾除，來達到較好的組裝結果；序列組裝則是負責將過濾完的短序列組裝成長序列，使其更接近原有的基因序列。 在本篇論文中，我們針對兩部份各提出了一個平行化的架構。在前置過濾的部分，由於其流程中，各序列的過濾結果互不影響，因此透過硬體平行處理以及管線化架構可以使得過濾所需時間大幅縮短。在序列組裝演算法部分，基於尤拉路徑演算法的概念，我們將其建構de Bruijn圖的過程改進，使得原本比較適合單一執行緒的演算法更適合平行架構，並且保有與原架構相近的輸出解品質。此外，不論是前置過濾或是序列組裝演算法的部分，我們都可以調整其平行化的程度，來符合使用者所需的加速倍率以及硬體限制。 在前置過濾器部份，我們透過了Terasic DE4-230可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)來實作。相較於傳統透過單一執行緒的電腦處理，我們的架構可以縮短54.2 %的過濾時間。而序列組裝演算法部份則是透過訊息傳遞介面(Message Passing Interface, MPI)將其實做，運算所需時間相較於傳統演算法則縮短了22~35 %。

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急性冠狀動脈綜合症的矽奈米線生物感測器實作

近年來心血管疾病造成國人死亡人口一直高居第二，而在世界死亡人口中更高居首位。心血管疾病主要是因冠狀動脈病變，在管壁產生粥狀硬塊造成血管阻塞，進而導致心肌細胞缺氧壞死造成永久性傷害而致命，而這類症狀發病後數小時內，血液中特定蛋白質濃度會急遽攀升，遂希望透過特定蛋白質檢測來達到快速診斷的目的，所以選擇矽奈米線電晶體做為生物分子感測器。矽奈米線電晶體具備及時量測、高靈敏度、體積小可大量製造等優點，再搭配各種生物修飾方法可以達到高選擇性。 　　本論文利用半導體製程製做多通道矽奈米線電晶體做為蛋白質感測元件，並利用所製作的矽奈米線電晶體做了4種不同蛋白質感測，首先利用Streptavidin及Avidin對元件感測能力做驗證，再對心肌梗塞的指標蛋白cTnI做不同濃度的感測實驗，並由於心肌梗塞常併發心臟衰竭，所以也真對心臟衰竭的指標蛋白proBNP做不同濃度的感測實驗，最後分別對兩組蛋白質感測結果做比較，並討論分析其中差異的可能原因。

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運用深度和色彩資訊之智慧物體辨識演算法設計

近年來，新的應用如擴增實境、無人駕駛車、智慧環境監控、動作分析、智慧機器人等等都逐漸成為可能，而這都是因為電腦視覺的快速進展，其中物體辨識扮演了重要的角色。物體是環境中的基本物理單位，只要環境中的物體都能被成功地追蹤、辨識、偵測、定位、分析和切割，電腦視覺的相關應用就可能達成很好的表現 然而，傳統的二維電腦視覺方法有很多限制和問題，近年來色彩資訊加上深度資訊則逐漸成為主流，用來解決過去只用二維影像演算法無法處理的問題。深度感測器越來越便宜，也越來越實用，它們的出現對電腦視覺領域帶來的新的機會和挑戰。而這篇論文就是在探討如何有效率地結合色彩資訊和深度資訊，來解決物體辨識中的重要問題，這篇論文所提出的高度整合系統可以對未來的各種電腦視覺應用有根本上的幫助。 首先，環境中的三維結構分析將色彩深度資訊切割成平面和群集等基本物理單位。去噪和準確物體切割則接著進行，將深度資訊中的破碎物體邊緣補回來，以產生準確的影像切割。三維物體追蹤也同時在此論文中完成了開發，目標物體可以即時的在各種劇烈外觀變化下準確地被追蹤，色彩深度資訊提供了各種三維特徵來完成這樣工作。線上物體外觀學習則同時進行，物體偵測演算法可以被線上即時地訓練，來完成三維物體的偵測和定位。總而言之，這篇論文提出了一個高度整合的物體辨識系統，包含了物體線上學習、偵測、追蹤、切割、定位和三維結構分析，其中色彩深度資訊被有效地分析和使用來增進物體辨識的表現。

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LED電視背光驅動電路架構研究

此篇論文主要探討以LED燈串做為電視背光源的驅動線路架構.此架構為使每條LED燈串達到相同電流，故利用電容和電感的阻抗來平衡每串LED燈串的電流， 使其達到相同的輝度和亮度.同時利用LLC和boost所產生的電壓，利用堆疊的方式來達到所需的輸出電壓， 以解決LED燈串驅動電壓變化過大的問題， 加上電流回授在二次側，使得電流的上升和下降時間縮短，反應時間加快。實驗的結果LED燈串的輸出電流誤差在1%之間， 輸出電壓也滿足所需的驅動電壓。

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分離式電容陣列連續漸進式暫存器類比數位轉換器之自我交互測試及校正技術

本篇論文中，我們針對分割電容陣列架構連續逼進式類比數位轉換器提出自我交互測試及校正技術。該類比數位轉換器使用橋接電容，將原本的電容陣列分割成數個子電容。透過加入切換裝置以實現子電容之間的交互測試，可得到針對該子電容陣列的特性描述，利用該特性描述可更進一步得到單個子電容陣列上每顆電容的等效權重。如此一來便可利用每顆電容的等效權重來模擬該數位類比轉換器的操作行為，並進行其效能評估，同時幫助進行數位校正以提高其線性度。以下幾點為所提出測試及校正技術的優勢： 1) 藉由該類比數位轉換器獨特的分割電容架構，可降低測試所需額外的面積成本。 2) 類同於正常操作模式的測試步驟，使測試過程簡單並且快速。 3) 透過等效權重模擬該轉換器操作行為，能更快得到差動非線性與積分非線性。 4) 可利用等效權重進行外部的數位校正，以提升線性度並同時提高生產良率。 本篇論文所提出的測試方法與校正技術，皆經過縝密的數值分析及行為模擬，模擬數據也反映所得的等效權重與模擬的操作行為非常接近其實際值，且校正過後其線性度更大為提升。

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利用二維光子晶體探討空氣佔有率與氮化銦鎵發光二極體光萃取率之關係

本篇論文使用電子束微影系統以及電感耦合式電漿乾蝕刻於氮化銦鎵/氮化鎵發光二極體之P型氮化鎵上以製作光子晶體結構，探討光子晶體之空氣佔有率與發光二極體光萃取率之關係。以聚焦離子束顯微鏡確定光子晶體線寬及深度，且利用微觀光致激發螢光頻譜系統及倒立式螢光顯微鏡量測發光二極體出光強度。 本論文實驗主題可分為五大部分，第一部分為調整電感耦合式電漿乾蝕刻氣體比例調整，預設蝕刻氮化鎵參數會使得蝕刻表面崎嶇不平，藉由調降氬氣流量而得到平坦蝕刻表面。第二部分為二維凸柱結構轉變至一維光柵結構，固定週期於400nm下改變空氣佔有率，且製作兩組深度150nm及180nm，兩組數據皆於空氣佔有率55%可得到最佳光萃取率。 第三部分為氮化鎵發光二極體成長於雙面拋光藍寶石基板，固定週期於400nm下製作二維凸柱結構且改變空氣佔有率，使用微觀光致激發螢光顯微鏡量測是將雷射光從樣品正面打入且正面收光，其結果在空氣佔有率55%可得到最佳光萃取率，而使用倒立式螢光顯微鏡量測是將雷射光從樣品背面打入且正面收光，其結果在空氣佔有率60%可得到最佳光萃取率，其差距本論文認為是收光系統之差異所造成，故認為仍是空氣佔有率55%可得到最佳光萃取率。 第四部份為二維凸柱結構之深度變化，固定週期於450nm下製作二維凸柱結構且改變空氣佔有率，製作深度範圍從150nm至780nm，共9組深度，其結果皆於空氣佔有率55%可得到最佳光萃取率，將空氣佔有率55%之各組深度之相對PL強度對深度作圖，可得到週期性變化，其週期峰值所在深度可以公式預測，其預測結果與實驗結果相近。 第五部分為二維孔洞結構，固定週期於400nm及450nm下製作二維凸柱結構且改變空氣佔有率，各製作兩組深度150nm及200nm，其四組結果皆於空氣佔有率45%可得到最佳光萃取率，再將週期400nm及450nm於深度150nm之二維凸柱結構與二維孔洞結構做比較，二維凸柱結構光萃取率皆高於二微孔洞結構，最後將實驗結果以實驗室模擬成果及文獻資料來解釋其物理意義。